• 제목/요약/키워드: semantic kernel

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Learning Similarity with Probabilistic Latent Semantic Analysis for Image Retrieval

  • Li, Xiong;Lv, Qi;Huang, Wenting
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권4호
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    • pp.1424-1440
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    • 2015
  • It is a challenging problem to search the intended images from a large number of candidates. Content based image retrieval (CBIR) is the most promising way to tackle this problem, where the most important topic is to measure the similarity of images so as to cover the variance of shape, color, pose, illumination etc. While previous works made significant progresses, their adaption ability to dataset is not fully explored. In this paper, we propose a similarity learning method on the basis of probabilistic generative model, i.e., probabilistic latent semantic analysis (PLSA). It first derives Fisher kernel, a function over the parameters and variables, based on PLSA. Then, the parameters are determined through simultaneously maximizing the log likelihood function of PLSA and the retrieval performance over the training dataset. The main advantages of this work are twofold: (1) deriving similarity measure based on PLSA which fully exploits the data distribution and Bayes inference; (2) learning model parameters by maximizing the fitting of model to data and the retrieval performance simultaneously. The proposed method (PLSA-FK) is empirically evaluated over three datasets, and the results exhibit promising performance.

술어-논항 구조의 패턴 유사도를 결합한 혼합 커널 기반관계 추출 (Relation Extraction based on Composite Kernel combining Pattern Similarity of Predicate-Argument Structure)

  • 정창후;최성필;최윤수;송사광;전홍우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.73-85
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    • 2011
  • 문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.

혼합 커널을 활용한 과학기술분야 용어간 관계 추출 (Extraction of Relationships between Scientific Terms based on Composite Kernels)

  • 최성필;최윤수;정창후;맹성현
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권12호
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    • pp.988-992
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    • 2009
  • 본 논문에서는 합성곱 구문 트리 커널(convolution parse tree kernel)과, 한 문장에서 나타나는 두 개체 간의 관계를 가장 잘 설명하는 동사 상당어구에 대한 개념화를 통해 생성되는 워드넷 신셋 벡터(WordNet synsets vector) 커널을 활용하여 과학기술분야 전문용어 간의 관계 추출을 시도하였다. 본 논문에서 적용한 모델의 성능 평가를 위해서 세 가지 검증 컬렉션을 활용하였으며, 각각의 컬렉션 마다 기존의 접근 방법론 보다 우수한 성능을 보여주었다. 특히 KREC 2008 컬렉션을 대상으로 한 성능 실험에서는, 기존의 합성곱 구문 트리 커널과 동사 신셋 벡터(verb synsets vector)를 함께 적용한 합성 커널이 비교적 높은 성능 향상(8% F1)을 나타내고 있다. 이는 성능을 높이기 위해서 관계 추출에서 많이 활용하였던 개체 자질 정보와 더불어 개체 주변에 존재하는 주변 문맥 정보(동사 및 동사 상당어구)도 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

시맨틱 구문 트리 커널 기반의 단백질 간 상호작용 식별 (Protein-Protein Interaction Recognition based on Semantic Parse Tree Kernel)

  • 정창후;전홍우;최윤수;최성필
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.240-244
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    • 2010
  • 본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

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A Novel Cross Channel Self-Attention based Approach for Facial Attribute Editing

  • Xu, Meng;Jin, Rize;Lu, Liangfu;Chung, Tae-Sun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권6호
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    • pp.2115-2127
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    • 2021
  • Although significant progress has been made in synthesizing visually realistic face images by Generative Adversarial Networks (GANs), there still lacks effective approaches to provide fine-grained control over the generation process for semantic facial attribute editing. In this work, we propose a novel cross channel self-attention based generative adversarial network (CCA-GAN), which weights the importance of multiple channels of features and archives pixel-level feature alignment and conversion, to reduce the impact on irrelevant attributes while editing the target attributes. Evaluation results show that CCA-GAN outperforms state-of-the-art models on the CelebA dataset, reducing Fréchet Inception Distance (FID) and Kernel Inception Distance (KID) by 15~28% and 25~100%, respectively. Furthermore, visualization of generated samples confirms the effect of disentanglement of the proposed model.

평면적 어휘 자질들을 활용한 확장 혼합 커널 기반 관계 추출 (Relation Extraction based on Extended Composite Kernel using Flat Lexical Features)

  • 최성필;정창후;최윤수;맹성현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권8호
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    • pp.642-652
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    • 2009
  • 본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

얼굴 표정 인식을 위한 유전자 알고리즘 기반 심층학습 모델 최적화 (Optimization of Deep Learning Model Based on Genetic Algorithm for Facial Expression Recognition)

  • 박장식
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.85-92
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    • 2020
  • 심층학습은 많은 양의 데이터셋을 학습에 활용하여 객체 분류, 검출, 분할 등의 영상 분석에 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 데이터셋의 종류가 다양한 얼굴 표정인식 데이터셋들을 활용하여 학습 데이터셋의 특성이 심층학습 성능에 영향을 줄 수 있음을 확인하고, 각 학습 데이터셋에 적합한 심층학습 모델의 구성 요소를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층학습 모델의 성능에 영향을 주는 구성 요소인 활성함수, 그리고 최적화 알고리즘을 유전 알고리즘을 이용하여 선정한다. CK+, MMI, KDEF 데이터셋에 대해서 널리 활용되고 있는 심층학습 모델의 각 구성 요소별 다양한 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 분석하고, 유전 알고리즘을 적용하여 최적의 구성 요소를 선정할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

의미 커널과 워드넷을 이용한 주관식 문제 채점 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Short-Essay Marking System by Using Semantic Kernel and WordNet)

  • 조우진;추승우;오정석;김한샘;김유섭;이재영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1027-1030
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    • 2005
  • 기존 의미커널을 적용한 주관식 채점 시스템은 여러 답안과 말뭉치에서 추출한 색인어들과의 상관관계를 벡터방식으로 표현하여 자연어 처리에 대한 문제를 해결하려 하였다. 본 논문에서는 기존 시스템의 답안 및 색인어의 표현 한계로 인한 유사도 계산오차 가능성에 대한 문제를 해결하고자 시소러스를 이용한 임의 추출 방식의 답안 확장을 적용하였다. 서술형 주관식 평가에서는 문장의 문맥보다는 사용된 어휘에 채점가중치가 높다는 점을 착안, 출제자와 수험자 모두의 답안을 동의어, 유의어 그룹으로 확장하여 채점 성능을 향상시키려 하였다. 우선 두 답안을 형태소 분석기를 이용해 색인어를 추출한 후 워드넷을 이용하여 동의어, 유의어 그룹으로 확장한다. 이들을 말뭉치 색인을 이용하여 단어들 간 상관관계를 측정하기 위한 벡터로 구성하고 의미 커널을 적용하여 정답 유사도를 계산하였다. 출제자의 채점결과와 각 모델의 채점 점수의 상관계수 계산 결과 ELSA 모델이 가장 높은 유사도를 나타내었다..

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리치미디어 컨텐츠 구현에 있어 상호작용 모델 (A Study on the Characteristic of Interaction Model for Implementation of Richmedia Contents)

  • 김민수
    • 디자인학연구
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    • 제17권1호
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    • pp.201-210
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    • 2004
  • 기호 통합 텍스트로서 웹은 "정보"라는 무형의 지식개념을 위한 핵심적 플랫폼으로 전 세계에 걸쳐 유비쿼터스 환경을 기반으로 광범위한 소통모델로 발전하고 있다. 이러한 소통과정의 파악은 정보구조 조직화시 필수불가결한 요소로 늘어만 가는 정보의 양적 팽창과 더불어 컨텐츠 질을 결정 하는데 주요한 기준으로 작용되어질 수 있다. 본 연구는 공학적, 언어학적 모델을 기반으로 웹 사이트내에서 리치미디어 컨텐츠들의 형태, 기능, 감성적 측면을 중심으로 컨텐츠 조직화시 어떠한 방식으로 의미적 소통을 행하는지 그 추이과정을 분석하였다. 이를 토대로 웹 공간에서 이루어지는 사용자들의 접근요소에서 인터페이스 최종 귀착지까지의 과정을 통해 그 변화과정을 소통모델로 재인하고 그 과정 중에 나타나는 정보기능에 중점을 두어 고찰하였다. 방법적인 측면으로 쉐논과 웨버 모델의 기능특성과 야콥슨 모델의 네 가지 기능(교감, 지시, 시적, 메타언어적)을 중심으로 정보 소통 시 웹 컨텐츠에 적용되어질 수 있는지에 관하여 그 가능성의 도출 작업을 수행한다. 웹이라는 신지형의 구조에서 속도, 저장 공간, 압축기술, 정보여과 과정과 같은 새로운 개념들은 의사소통의 채널로 작용하는 웹이 표현되어지는 컨텐츠의 양식 변화에 많은 부분 영향을 미침으로써 컨텐츠 표현에 있어 통합매체의 소통환경을 파악하는 것은 컨텐츠 조직화시 정보를 효율적으로 운용할 수 있는 기틀이 마련될 것이다.

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